Qwen3.5 397B-A17B vs Qwen3.5 122B-A10B
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3.5 397B-A17B de Alibaba y Qwen3.5 122B-A10B de Alibaba compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Qwen3.5 397B-A17B ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Qwen3.5 122B-A10B ofrece 262.1K tokens de contexto a $0.00/$0.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Qwen3.5 397B-A17B
Modelo Base de Pesos AbiertosQwen3.5 397B-A17B de Alibaba es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 64 tokens/s, índice de inteligencia de 86/100
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
58%
Qwen3.5 122B-A10B
IA Multimodal NativaQwen3.5 122B-A10B de Alibaba es un modelo de IA diseñado para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 78 tokens/s, índice de inteligencia de 82/100 y tar
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Diferencias Clave de un Vistazo
- Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
- Qwen3.5 122B-A10B is faster at 78 tok/s vs 64 tok/s.
| Característica | Qwen3.5 397B-A17B | Qwen3.5 122B-A10B |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 82 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 64 tok/s | 78 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 65.5% |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Puntuaciones de Benchmarks Verificadas
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3.5 397B-A17B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 58% · GPQA Diamond 70%)
- Rendimiento ágil de 64 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 650 ms
- Pesos abiertos (397B total (17B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Qwen3.5 122B-A10B · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 16K tokens de salida máxima (GPQA Diamond 65.5% · MMLU-Pro 80.5%)
- Rendimiento ágil de 78 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 510 ms
- Pesos abiertos (122B total (10B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3.5 397B-A17B | Qwen3.5 122B-A10B |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 8K | 5K |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | Qwen3.5 397B-A17B | Qwen3.5 122B-A10B |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-5-397b-a17b-instruct | qwen3-5-122b-a10b-instruct |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2026-02 | 2026-02 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | December 2025 |
| Architecture | Next-Gen Multimodal Sparse Mixture-of-Experts | Efficient Open Multimodal MoE Transformer |
| Parameters | 397B total (17B active MoE) | 122B total (10B active MoE) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 246 GB VRAM (4-bit Quantized) · 854 GB VRAM (Native BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 262 GB VRAM (Native BF16) |
| Safety & Frontier Classification | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control | 100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control |
| Input Modalities | text, vision | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3.5 397B-A17B vs Qwen3.5 122B-A10B: Respuestas Rápidas (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3.5 397B-A17B or Qwen3.5 122B-A10B?
Qwen3.5 397B-A17B is more intelligent. It scores 86 compared with 82 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3.5 122B-A10B is faster, generating 78 tokens per second compared with 64 tokens per second.
Which model has lower latency?
Qwen3.5 122B-A10B has lower latency, with a time to first token of 0.51s compared with 0.65s.
Veredicto
Tanto Qwen3.5 397B-A17B (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Qwen3.5 122B-A10B (Ideal para comprensión multimodal nativa de texto e imagen y análisis visual de documentos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Qwen3.5 397B-A17B lidera en inteligencia general y programación, Qwen3.5 122B-A10B ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen3.5 397B-A17B resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Qwen3.5 397B-A17B o Qwen3.5 122B-A10B?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Qwen3.5 397B-A17B obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Qwen3.5 397B-A17B frente a Qwen3.5 122B-A10B?+
Qwen3.5 397B-A17B cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Qwen3.5 122B-A10B cuesta $0.00 / $0.00. En costo combinado, Qwen3.5 397B-A17B es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Qwen3.5 397B-A17B cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 262.1K tokens de Qwen3.5 122B-A10B. En velocidad de inferencia, Qwen3.5 122B-A10B ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Fuentes: Documentación oficial de API de Alibaba y Alibaba, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).